Key technologies of CloudPSS

CloudPSS云仿真平台是结合先进建模仿真理论、异构并行计算技术和云计算技术为一体的新一代能源互联网建模仿真工具。

Open Cloud Service Application Integration Framework
基于精细化电磁暂态模型的电网仿真
基于异构计算设备加速海量计算
panorama_fish_eye Open Cloud Service Application Integration Framework

CloudPSS云仿真为开放式云服务平台。其云服务框架包含高度解耦的表现层、应用层和计算层,从而实现建模仿真过程中算例和结果、模型和算法、以及计算资源的分离。表现层与应用层之间具备数据安全隔离,可保证用户数据的隐私和安全性。应用层与计算层之间进一步通过虚拟化技术保证了模型及算法的安全性以及应用之间的独立性,从而形成高度安全、灵活、可扩展的云服务平台。

panorama_fish_eye基于精细化电磁暂态模型的电网仿真

在开放式云服务框架的基础上,CloudPSS结合精细化电磁暂态(Electromagnetic Transients, EMT)建模仿真理论,保证了建模仿真的准确性,从而最大限度地实现对实际电网的数字镜像。

CloudPSS云仿真平台采用节点分析框架下的电磁暂态仿真算法作为计算内核,具备传统电磁暂态仿真软件(如ATP-EMTP、PSCAD、EMTP-rv等)的建模仿真功能,可兼容大部分传统仿真软件的模型及算例。

此外,CloudPSS进一步兼容了多种先进电磁暂态建模仿真方法,以满足不同系统、场景及应用的仿真需求。

1. Average-Value Modeling (AVM)

平均化模型是一类面向电力电子拓扑的简化仿真模型。为消除电力电子开关事件处理过程所带来的巨大计算量,平均化建模基于时变傅里叶级数(Time-Varying Fourier Series)理论,利用一段周期信号傅里叶级数的基波系数作为平均值信号,通过构造一组平均值信号的微分方程来等效详细模型的平均动态过程。CloudPSS的元件模型库内置了典型电力电子拓扑的平均值模型,支持大步长仿真电力电子电路的低频暂态,可大大提升计算和分析效率。

2. Shifted Frequency Analysis, SFA

移频分析模型是一类基于希尔伯特变换(Hilbert Transform)的暂态建模方法。其原理是将传统交流电力系统中的电气量等效成以工频正弦波为载波调制后的带通信号(Bandpass Signal, BS),进而通过Hilbert变换,将传统电气量信号无损变换为只含有单边频谱的复数解析信号(Analytical Signal)。对解析信号的频谱向左平移一个工频,形成解析包络(Analytical Envelope)。可见,解析包络中的最大频率小于原始实信号,解析包络变化相对较缓慢。

黄实线代表原始信号,橙实线代表原始信号的Hilbert变换,蓝实线代表解析信号,蓝虚线代表解析包络。

因此,在不损失建模精度的前提下,基于解析包络构造的电磁暂态仿真模型可支持更大的积分步长,从而大大降低计算量,提升暂态仿真效率。

CloudPSS内置了交流系统常用元件的移频分析模型,在仿真交流系统时支持更加灵活的步长选择,可实现交流系统的多时间尺度暂态仿真。

3. Multi-rate Simulation Technique

多速率混合仿真技术是结合电磁暂态仿真、机电暂态仿真、平均模型等不同建模方法的优点实现的混合建模仿真技术。混合仿真技术主要应用于对较大规模交直流系统的建模仿真应用。面向大规模电力系统时,网络不同区域可采用不同的仿真程序、建模方法及不同的仿真步长。CloudPSS当前支持的混合仿真技术如下:

·传统机电-电磁混合仿真:支持与传统机电暂态仿真软件的接口;

·多区域多速率分解协调仿真:借助“节点撕裂”和“支路切割”技术,实现传统电磁暂态模型、移频分析模型和平均化模型之间的多速率协调计算。

panorama_fish_eye基于异构计算设备加速海量计算

精细化电磁暂态仿真依赖较大的仿真计算量。特别地,针对大规模电网,详细电磁暂态仿真过程耗时巨大,效率极低,严重限制了精细化电磁暂态仿真的实际应用场景。为解决上述困难,CloudPSS将先进异构计算技术引入电磁暂态仿真,利用NVIDIA图形处理器(Graphic Processing Units, GPU)作为核心计算工具,实现了对大规模系统和海量计算场景的细粒度并行加速。

GPU具备相对CPU更多的算术逻辑单元、更高的内存带宽和简化的流程控制单元,适合加速计算密集型、高度向量化的计算任务。

CloudPSS基于GPU计算架构重新设计了电磁暂态仿真的计算模型,分别利用分层有向无环图(LDAG)、积和熔加(FMA)和线性方程组求解来组织电磁暂态仿真过程中的三种不同计算,设计“指令-线程-核心”细粒度计算资源映射方法,实现大规模/海量场景电磁暂态仿真的加速。

在单块NVIDIA K20x (GPU1),和单块NVIDIA P100 (GPU2)上对含300套光伏发电系统的微电网仿真,相对双CPU(Xeon E5-2620 v5)分别取得约30倍50倍的加速比;利用单块GPU可实现对数百节点系统的实时仿真。

在单块NVIDIA K20x (GPU1),和单块NVIDIA P100 (GPU2)上对1000个光储电站进行仿真,相对双CPU(Xeon E5-2620 v5)分别取得约50倍80倍的加速比。

最终,结合前端建模平台,CloudPSS实现了从物理模型逐步生成算例文件、计算模型、线程体模型及GPU计算程序的GPU电磁暂态加速计算的代码自动化工具,实现对用户不同类型仿真任务的高效加速。

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